위성망은 정보의 유출이 쉬운 전송로를 가질 뿐만 아니라 다자간에 이루어지는 통신망이므로 정보보호가 요구된다. 본 논문에서는 위성망의 정보 보호모델을 제안하고, 관련된 보호서비스를 제시한다. 본 위성망 보호모델에서는 OSI 참조모델 계층 2에 해당하는 MAC와 LLC부계층들 사이에 SDE 부계층을 두어 데이타의 안전한 교환이 이루어지도록 하며, SDE 부계층에서 제공하는 보호서비스들로는 데이타 비밀보장, 비접속 데이타 무결성, 데이타 발신처 확인, 그리고 접근제어 서비스이다.
본 논문은 VIST 위성통신의 기본 보호망 구성과 Inboune/Outbound 링크 보호시스템의 구조, 기능 및 키분배에 대해 논하였다. 그 구성 및 보호관리는 OSI 모델에 준하며, SDNS 의 서비스도 수용될 수 있다. 링크 보호서비스는Inbound/Outbound 링크보호모뉼에 의해 수행되나, 보호관리는 HUB host의 응용계층에 있는 보호관리응용에 의해 전적으로 이루어진다.
본 논문에서는 기존의 지상 ATM망의 제어기법을 바탕으로 위성망으로 확대 적용할 수 방안으로 기존의 지상 ATM망의 막힘제어 기법중 ERICA스위치 알고리즘을 적용하였으며, 기존의 ERICA스위치 알고리즘은 지상과 위성간의 긴 전파지연시간을 고려하지 않아 위성내의 막힘을 알려주는 정보가 지구국까지 전달되어 다시 위성에 전달될 때 위성의 막힘 상태변화로 인한 손실이 발생할 수 있다 본 논문에서는 이러한 손실을 피하기 위한 제어구조에 대해서 다루었다.
A high quality, long-term, high-resolution precipitation dataset is an essential in climate analyses and global water cycles. Rainfall data from station observations are inadequate over many parts of the world, especially North Korea, due to non-existent observation networks, or limited reporting of gauge observations. As a result, satellite-based rainfall estimates have been used as an alternative as a supplement to station observations. The Climate Hazards Group Infrared Precipitation (CHIRP) and CHIRP combined with station observations (CHIRPS) are recently produced satellite-based rainfall products with relatively high spatial and temporal resolutions and global coverage. CHIRPS is a global precipitation product and is made available at daily to seasonal time scales with a spatial resolution of 0.05° and a 1981 to near real-time period of record. In this study, we analyze the applicability of CHIRPS data on the Korean Peninsula by supplementing the lack of precipitation data of North Korea. We compared the daily precipitation estimates from CHIRPS with 81 rain gauges across Korea using several statistical metrics in the long-term period of 1981-2017. To summarize the results, the CHIRPS product for the Korean Peninsula was shown an acceptable performance when it is used for hydrological applications based on monthly rainfall amounts. Overall, this study concludes that CHIRPS can be a valuable complement to gauge precipitation data for estimating precipitation and climate, hydrological application, for example, drought monitoring in this region.
최근 들어 위성 통신 기술의 발전으로 위성을 이용한 네트워크 액세스가 기존 액세스망의 또 다른 보완 수단으로 유력해지고 있다. 위성을 이용하여 멀티미디어 서비스를 가입자에게 제공할 수 있는 액세스망에서 인터넷 접속은 빼놓을 수 없는 중요한 서비스가 될 것이다. 특히, 실시간 트래픽이 급증하고 있는 인터넷 접속 서비스에서 이를 지원할 수 있는 실시간 전달 프로토콜의 연구는 긴요하다. 본 연구에서는 그동안 IETF에서 표준 프로토콜로 개발되어 온 실시간 전달 프로토콜 (RTP: Real Time Protocol)의 위성 멀티미디어 액세스망 적용을 위해 동 프로토콜을 구현하였다. RTP는 현 인터넷을 통해 오디오/ 비디오를 전달할 때 실시간 트래픽의 엄격한 시간 제약성을 만족시키기 위해 개발된 프로토콜로서, 위성 액세스망과 같은 고유한 링크 특성을 갖는 환경에서 적용성을 확인할 필요가 있다. 본 논문에서는 RTP 프로토콜의 개요를 살펴보고, 프로토콜 설계 구조와 주요 구성 요소 및 그 구현 내용을 기술한다.
위성 DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 시스템은 중앙의 송신기인 위성과 지상보조 중계기인 Gap-filler로 구성되는 단일 주파수 망이다. NLOS 환경의 음영지역을 커버하기 위해서는 다수의 Gap-filler 설치가 필요한데, 이로 인해 다중경로 성분이 증가하여 Finger의 수가 제한된 현 RAKE 수신기의 성능을 저하시킨다. 이에 본 논문은 RAKE 수신기를 대신하여 주파수 영역 등화기를 사용하되, 현재 시스템의 변경을 최소화하기 위하여 기존 주파수 영역 등화기 기술에서 필요로 한 보호구간을 사용하지 않는 것으로 하고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 분석한다. 시뮬레이션 결과를 통해 주파수 영역 등화기는 현 RAKE 수신기보다 Gap-filer 개수의 증가에 둔감하고, 보다 큰 CDM 채널 용량을 가질 수 있음을 확인할 수 있다. 뿐만 아니라, 다양한 채널 모델에서의 결과는 주파수 영역 등화기가 기존의 시스템에서도 환경에 따라 충분히 사용가능할 수 있음을 말해준다.
본 논문에서는 비상대비 상황에서 위성통신의 Multiple Access 방식으로 구분되는 PAMA, DAMA, RA 중에서 전술상황에 따라 트래픽이 급변하는 환경에서 가장 적합한 RA 방식에 대해 분석하고, RA 방식이 트래픽 급증 시 충돌로 인한 재전송이 발생하여 출력 저하가 나타나는 한계점을 개선하기 위한 대안을 제시한다. 현재 위성통신 방식 중 DVB-RCS2의 표준으로 선정된 CRDSA 프로토콜을 예시로 하여 패킷양이 급증하는 환경에서 가지는 한계점을 확인하고 채널 로드와 채널 상태를 관찰하여 최적의 RA 채널 환경을 유지하는 CRDSA2R(Contention Resolution Diversity Slotted ALOHA with Adaptive Random access) 기법을 제안한다.
5G AgiLe and fLexible integration of SaTellite And cellulaR (5G-ALLSTAR) is a Korea-Europe (KR-EU) collaborative project for developing multi-connectivity (MC) technologies that integrate cellular and satellite networks to provide seamless, reliable, and ubiquitous broadband communication services and improve service continuity for 5G and beyond. The main scope of this project entails the prototype development of a millimeter-wave 5G New Radio (NR)-based cellular system, an investigation of the feasibility of an NR-based satellite system and its integration with cellular systems, and a study of spectrum sharing and interference management techniques for MC. This article reviews recent research activities and presents preliminary results and a plan for the proof of concept (PoC) of three representative use cases (UCs) and one joint KR-EU UC. The feasibility of each UC and superiority of the developed technologies will be validated with key performance indicators using corresponding PoC platforms. The final achievements of the project are expected to eventually contribute to the technical evolution of 5G, which will pave the road for next-generation communications.
GNSS (global navigation satellite system)측정치 보정 후에 남아 있는 전리층 잔류 오차에 대해 시뮬레이션 기반의 영향분석(오차 및 서비스 영역 분석 등)을 수행하기 위해서는 위해서는 전리층 잔류 오차에 대한 통계적 모델링이 필수적으로 선행되어야 한다. 본 논문에서는 국내 GNSS 측정치 및 Klobuchar 모델을 활용하여 국내 정상상태 전리층 환경에서의 전리층 잔류 오차에 대한 보수적인 표준편차의 해석적 모델을 도출하였다. 다양한 전리층 활동 상태를 포함하기 위해 미(美) CAT I (category I) LAAS (local-area augmentation system) 전리층 통계치 산출일 중 ROTI (rate-of-tec index) 지수를 활용하여 전리층 활동이 비정상적인 날짜는 제외하고 GNSS 분석 데이터를 구성하였다. GNSS 데이터 처리를 통해 전리층 잔류 오차를 계산하고, 잔류 오차 거동의 특성을 근거하여 지역 시 및 위성 앙각에 따라 통계치를 산출하였다. 마지막으로 전리층 잔류 오차의 확률적 거동을 보수적으로 포함할 수 있는 표준편차값에 대한 해석적 모델을 감쇠 지수 접합을 통해 도출하였다.
Since satellite images generally include clouds in the atmosphere, it is essential to detect or mask clouds before satellite image processing. Clouds were detected using physical characteristics of clouds in previous research. Cloud detection methods using deep learning techniques such as CNN or the modified U-Net in image segmentation field have been studied recently. Since image segmentation is the process of assigning a label to every pixel in an image, precise pixel-based dataset is required for cloud detection. Obtaining accurate training datasets is more important than a network configuration in image segmentation for cloud detection. Existing deep learning techniques used different training datasets. And test datasets were extracted from intra-dataset which were acquired by same sensor and procedure as training dataset. Different datasets make it difficult to determine which network shows a better overall performance. To verify the effectiveness of the cloud detection network such as Cloud-Net, two types of networks were trained using the cloud dataset from KOMPSAT-3 images provided by the AIHUB site and the L8-Cloud dataset from Landsat8 images which was publicly opened by a Cloud-Net author. Test data from intra-dataset of KOMPSAT-3 cloud dataset were used for validating the network. The simulation results show that the network trained with KOMPSAT-3 cloud dataset shows good performance on the network trained with L8-Cloud dataset. Because Landsat8 and KOMPSAT-3 satellite images have different GSDs, making it difficult to achieve good results from cross-sensor validation. The network could be superior for intra-dataset, but it could be inferior for cross-sensor data. It is necessary to study techniques that show good results in cross-senor validation dataset in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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